文档介绍：面向系统建模的模型集成*
唐锡晋**唐锡晋,1967年生,女,博士,副研究员,主要研究方向:综合集成与决策支持,电话:62553291, 62651427,email: ******@..
(中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所, 100080)
摘要本文简述了模型集成有关的问题。模型集成是为了系统建模,其研究始于模型管理,但前者扩展了后者的范围,特别是在对复杂的社会经济或环境问题建模时。怎样实现模型集成?本文总结了3种方法,自上而下,自下而上和系统方法。文章最后并例举目前比较常用的模型集成平台和一些典型的模型集成的例子。
关键词模型系统建模模型集成
引言
使用模型就像找专家咨询来帮助解决问题。当问题既不寻常又少见,有必要寻求多方意见而综合考虑,这是对系统建模中模型集成的一个很通俗的解释。规范一些,系统是一些对象或部件如人、资源、概念或者过程的集合,以完成某些功能或者达到某个目标。模型是有关一个系统、理论或现象的一个概要性的描述,它阐明已知或可推出的性征以用于深入的研究。在分析问题时,常需要创建一个或多个模型,特别是对于复杂的问题。多个模型的组织是模型集成所考虑的问题。但模型集成不仅仅囿于单纯地建立模型间的连接,它与系统建模过程紧密联系。关于模型集成的研究因领域人员对模型的理解而有所不同,尤其体现在运筹/管理科学和信息系统领域人员对此问题的认识上,实际表现为对模型与知识的区别。从知识工程来看,知识可定义为一种模式(pattern),而模型是一种特殊形式的模式。知识表达可以是专家系统知识库中的逻辑形式,亦可以是各种分析形式的表达。从其他领域,特别是运筹与管理领域,则持相反的观点,认为模式是一种特殊形式的模型[1]。关于知识与模型的争论始终持续着,这也反映在决策支持系统的发展上。DSS最初是基于模型的,有优化模型、仿真模型、启发式模型、其它的描述型模型、预测模型等等。模型的增多,就有一个管理以提高效率的问题。20世纪70年代中期数据库技术发展开始成熟,人们借鉴数据管理上的方法实现模型管理。由于数学模型的结构不能显性表达,简单套用数据管理的方法实现模型管理有很大的局限,因为建模是复杂的、迭代的过程,于是发展了支持建模过程的模型管理。建模过程包括识别问题、创建、实现、验证、求解、分析和维护模型等任务,支持建模过程即提供相应的工具,这些工具有任务表达的语言并能执行完成任务的操作。而具体实现时“模型集成”被视为创建模型的一个目标。
关于模型管理的一些代表性的综述,较早的有Elam和Lee主编的1986年在Decision Support Systems第2卷第1期对过去6、7年研究的思考和今后研究的展望[2],之后有Shetty, Bhargava和Krishnan等主编的Annals of Operations Research1992年的一期专集[3],
Blanning主编的1993年Decision Support Systems的一期专集[4],正是6、7年前展望的一些成果。最新的一篇综述由Krishnan和Chari所著,2000年在网络杂志Interactive Transactions of ORMS上发表[5]。93-94年间涌现了大批有关模型管理的文献,体现了该领域的丰富成果。而模型集成逐渐不再视为模